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我正在为多目标/多目标寻找快速解决方案 subset-sum problem .
作为附加限制(这使得计算 IMO 变得更容易)，我们可以假设总和中包含的所有值都是正的并且都绑定(bind)到一个已知的限制值。
我知道单目标子集和问题有一个 O(NK) 伪多项式解决方案，我已经实现了一个基于维基百科和 this 的解决方案堆栈交换答案。
换句话说，我有两组已知极限的正数。对于第一组中的每个值 A，第二组中的值组合总和为 A。先验地知道第一组中的所有值都具有与第二组关联的对应且不冲突的值组合，是是否有一种已知的快速方法来计算第二组中的哪些元素与每个第一组值相关联？
最佳答案
我认为你的问题是我在硕士论文中研究的多集约束问题的变体。
在这个项目中，我设计了一种在 DP 表中搜索以找到解决方案的算法。它不是伪多项式，但我认为它在一般情况下足够快。
我还实现了一个 Python 工具来解决这些问题。也许你想尝试一下!
这个工具叫做 msat，它在 github 上维护。
可以引用msat .
或者直接使用pip安装(Python3工具):
$ pip install msat
还有介绍的幻灯片:slides .
想了解详情，引用thesis .
关于algorithm - 多目标子集和的伪多项式或快速解，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11477865/
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